统计学基础(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阮红伟主编 著

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• 统计学
• 基础统计
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 统计学原理

店铺： 阜宁新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：25622896553

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

内容介绍
本书结构模块包括学习要点、正文、统计术语、重点知识梳理、习题与实践训练、统计学应用案例。本书以统计工作流程为主线，始终贯彻学以致用、理论联系实际的原则，注重实践能力和创新精神培养，理论适中，案例丰富，操作性强，具有鲜明的时代性和较强的实用性。

目录
D1章 总论 11.1 统计学的研究对象 11.1.1 统计的含义 11.1.2 统计研究对象的特点 21.1.3 统计的分类 31.2 统计工作过程与研究方法 41.2.1 统计工作过程 41.2.2 统计研究方法 61.3 统计学的基本概念 71.3.1 统计总体与样本 71.3.2 标志与指标 81.4 数据的计量尺度 101.4.1 定类尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四种计量尺度的比较 12统计术语 13重点知识梳理 13习题与实践训练 14本章案例 18D2章 统计调查 212.1 统计调查的意义和种类 212.1.1 统计调查的意义和特点 212.1.2 统计调查的作用和要求 222.1.3 统计调查的种类 232.2 统计调查方案 242.3 统计调查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽样调查 302.3.3 统计报表 312.3.4 重点调查 332.3.5 典型调查 332.4 统计调查的方法和技巧 342.4.1 统计调查方法 342.4.2 统计调查技巧 362.5 Excel在数据搜集中的应用 38统计术语 40重点知识梳理 41习题与实践训练 41本章案例 46D3章 统计整理 503.1 统计整理的意义和内容 503.1.1 统计整理的意义 503.1.2 统计整理的内容 513.2 统计分组 523.2.1 统计分组的概念和作用 523.2.2 统计分组的种类 543.2.3 分组标志选择及界限的确定 563.2.4 统计分组的方法 573.3 分配数列 583.3.1 分配数列的意义和种类 583.3.2 变量数列的编制 593.4 统计图表 663.4.1 统计表 663.4.2 统计图 703.5 Excel在数据整理中的应用 733.5.1 利用Excel进行统计分组 733.5.2 利用Excel绘制统计图 77统计术语 79重点知识梳理 80习题与实践训练 80本章案例 85D4章 总量指标和相对指标 904.1 总量指标 904.1.1 总量指标的意义与种类 904.1.2 总量指标的计量单位 914.1.3 总量指标的计算和应用 934.2 相对指标 944.2.1 相对指标的意义与种类 944.2.2 相对指标的计算 954.2.3 相对指标的应用 1034.3 Excel在总量指标和相对指标中的应用 1044.3.1 Excel在总量指标中的应用 1044.3.2 Excel在相对指标中的应用 105统计术语 105重点知识梳理 106习题与实践训练 106本章案例 112D5章 平均指标和标志变异指标 1155.1 平均指标的意义和种类 1155.1.1 平均指标的意义和作用 1155.1.2 平均指标的种类 1175.2 数值平均数 1175.2.1 算术平均数 1175.2.2 调和平均数 1205.2.3 几何平均数 1225.3 位置平均数 1235.3.1 众数 1235.3.2 中位数和四分位数 1255.3.3 应用平均指标要注意的问题 1295.4 标志变异指标 1315.4.1 标志变异指标的意义和作用 1315.4.2 标志变异指标的计算及应用 1325.5 Excel在平均指标和标志变异指标中的应用 1385.5.1 Excel在平均指标中的应用 1385.5.2 Excel在标志变异指标中的应用 1405.5.3 Excel描述统计工具应用 143统计术语 145重点知识梳理 146习题与实践训练 146本章案例 153D6章 抽样推断 1546.1 抽样推断的基本概念 1556.1.1 总体和样本 1556.1.2 参数和统计量 1566.1.3 样本容量和样本个数 1596.1.4 重复抽样和不重复抽样 1596.2 抽样误差 1606.2.1 抽样误差的概念 1606.2.2 抽样平均误差 1616.2.3 抽样J限误差 1646.2.4 抽样J限误差的概率度 1646.3 抽样推断的方法 1656.3.1 抽样估计 1656.3.2 样本容量的确定 1686.3.3 抽样的组织形式 1696.4 参数假设检验 1776.4.1 假设检验的基本概念 1776.4.2 假设检验的步骤 1776.4.3 假设检验中的两类错误 1796.4.4 总体均值和总体成数检验 1796.5 Excel在抽样推断中的应用 1826.5.1 利用Excel进行区间估计 1826.5.2 利用Excel进行假设检验 183统计术语 184重点知识梳理 185习题与实践训练 185本章案例 189D7章 时间数列 1927.1 时间数列的概念与种类 1927.1.1 时间数列的概念 1927.1.2 时间数列的种类 1937.1.3 时间数列的编制原则 1947.2 时间数列的水平指标 1967.2.1 发展水平 1967.2.2 平均发展水平 1967.2.3 增长量 2037.2.4 平均增长量 2047.3 时间数列的速度指标 2057.3.1 发展速度 2057.3.2 增长速度 2067.3.3 平均发展速度 2077.3.4 平均增长速度 2107.4 时间数列趋势分析预测 2117.4.1 长期趋势分析预测 2127.4.2 季节变动分析预测 2197.5 利用Excel进行时间数列分析 2227.5.1 利用Excel进行水平分析与速度分析 2227.5.2 利用Excel进行长期趋势分析 2247.5.3 利用Excel进行季节变动分析 226统计术语 230重点知识梳理 230习题与实践训练 230本章案例 238D8章 统计指数 2408.1 统计指数的概念和种类 2408.1.1 统计指数的概念 2408.1.2 统计指数的种类 2418.2 综合指数 2438.2.1 数量指标综合指数 2448.2.2 质量指标综合指数 2478.3 平均指数 2498.3.1 加权算术平均指数 2498.3.2 加权调和平均指数 2518.4 指数体系及因素分析 2528.4.1 指数体系的含义与作用 2528.4.2 因素分析应用举例 2538.5 常用价格指数简介 2628.5.1 消费者价格指数 2628.5.2 股票价格指数 2658.6 Excel在统计指数分析中的应用 2688.6.1 利用Excel进行指数计算 2688.6.2 利用Excel进行因素分析 269统计术语 270重点知识梳理 271习题与实践训练 271本章案例 276D9章 相关分析与回归分析 2789.1 相关分析 2789.1.1 相关关系的概念 2789.1.2 相关关系的种类 2799.1.3 相关图表 2819.1.4 相关系数 2839.2 回归分析 2849.2.1 回归分析的意义 2849.2.2 回归分析的特点 2859.2.3 一元线性回归方程 2859.2.4 估计标准误差 2889.2.5 判定系数 2899.3 应用相关分析和回归分析应注意的问题 2909.3.1 在定性分析的基础上进行定量分析 2909.3.2 要注意现象质的界限及相关关系作用的范围 2909.3.3 要将各种分析指标结合应用 2909.3.4 要尽可能使用大样本材料 2919.4 Excel在相关回归分析中的应用 2919.4.1 利用Excel进行相关分析 2919.4.2 利用Excel进行回归分析 293统计术语 294重点知识梳理 295习题与实践训练 295本章案例 301附录A 【习题与实践训练】答案 303附录B 正态分布概率表 316附录C 随机数表（摘录） 318附录D t-分布临界值表 319参考文献 321 显示全部信息

探索未知，洞察规律：一本关于数据价值与理性决策的引路书 在这信息爆炸的时代，数据无处不在，深刻影响着我们生活的方方面面。从市场趋势的预测，到医疗研究的突破，再到社会政策的制定，乃至日常生活的点滴选择，都离不开对数据的理解与运用。然而，数据本身只是原始的符号，它们蕴含的价值需要通过严谨的方法和清晰的思维来挖掘。这本《统计学基础（第四版）》并非是一部枯燥的理论汇编，而是一把钥匙，旨在开启读者认识数据、解读数据、运用数据的智慧之门，让理性思维成为我们洞察世界、做出明智决策的强大武器。 本书的编写，深知统计学并非高不可攀的学术象牙塔，而是触手可及的实用工具。因此，我们摒弃了学院派的冗余繁琐，力求以通俗易懂的语言，配合丰富生动的实例，将统计学的核心概念和方法呈现在读者面前。我们的目标是让每一位读者，无论其专业背景如何，都能在阅读过程中逐步建立起对统计学的基本认识，并能将其运用到实际工作与生活中。 一、 数据从何而来？认识变量与数据的收集 一切统计分析的起点，在于理解我们所面对的数据。本书首先会引导读者认识“变量”这一核心概念。变量是事物的属性，可以是数量的（如年龄、身高、销售额），也可以是类别的（如性别、产品类型、地区）。理解不同类型的变量，是后续分析的基础。 接着，我们将深入探讨数据的来源与收集过程。在现实世界中，我们如何获取研究所需的数据？调查问卷的设计是否科学？抽样方法是否恰当？是否存在偏差？本书将一一揭示这些关键问题。从简单随机抽样到分层抽样，从方便抽样到判断抽样，我们将详细介绍各种抽样方法的原理、优缺点及其适用场景，帮助读者理解如何才能抽取到具有代表性的样本，为后续的推断打下坚实基础。我们还将强调数据收集过程中可能出现的各种陷阱，例如测量误差、选择偏差等，并提供规避这些问题的策略，确保数据的质量和可靠性。 二、 数据呈现：让冰冷数字“活”起来 原始的数据往往是零散且难以理解的。本书将教授读者如何通过各种图表形式，将数据直观地呈现出来，让隐藏在数字背后的规律得以显现。 频数分布表与直方图： 掌握如何计算和绘制频数分布表，理解不同分组的意义，以及如何通过直方图直观地展示数据的集中趋势、离散程度和分布形态。我们将探讨不同频数分布的特点，例如对称分布、偏态分布等，并解释它们可能反映的实际情况。 条形图与饼图： 学习如何使用条形图来比较不同类别的数据，以及如何用饼图来展示各部分占整体的比例。这些图表在商业分析、市场报告等领域尤为常用。 折线图与散点图： 认识折线图在展示数据随时间变化趋势方面的优势，以及散点图在揭示两个变量之间关系方面的强大功能。通过散点图，我们可以初步判断变量之间是否存在线性关系、非线性关系，或者完全无关。 通过这些可视化工具，读者将学会从杂乱的数据中“看见”故事，从而更容易地把握数据的整体特征。 三、 描述性统计：概括数据的核心特征 仅仅看到数据的形态是不够的，我们还需要用更精确的数值来概括数据的核心特征。本书将详细介绍描述性统计的常用指标： 集中趋势的度量： 学习如何计算和理解平均数（均值）、中位数和众数。我们将深入分析它们各自的优缺点，以及在不同数据分布下的适用性。例如，在存在极端值的情况下，中位数比均数更能代表数据的中心。 离散程度的度量： 理解数据的分散程度同样重要。我们将介绍极差、四分位距、方差和标准差。这些指标能够帮助我们量化数据的波动性，例如，标准差越小，数据越集中；标准差越大，数据越分散。 位置的度量： 学习百分位数和四分位数，它们能帮助我们确定数据集中某个数值所处的位置，例如，知道一个人的身高处于人群的第90百分位数，意味着他的身高高于90%的人。 通过这些描述性统计量，我们能够用简洁的数字语言，描绘出数据的基本面貌，为进一步的分析奠定基础。 四、 概率论基础：理解随机性与不确定性 现实世界充满随机性，概率论正是研究随机现象及其规律的科学。本书将以一种易于理解的方式，介绍概率论的基本概念： 事件与概率： 学习什么是随机事件，以及如何计算事件发生的概率。我们将探讨互斥事件、独立事件的概念，以及它们在概率计算中的作用。 随机变量与概率分布： 引入随机变量的概念，并介绍几种重要的离散型和连续型概率分布，例如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布等。特别是正态分布，它在自然界和许多社会现象中都扮演着至关重要的角色，我们将重点探讨其性质和应用。 大数定律与中心极限定理： 这两个核心定理将帮助我们理解，为什么通过大量的重复试验，随机现象的平均结果会趋于稳定，以及为什么在很多情况下，样本均值的分布会趋于正态分布。这些理论是进行统计推断的基石。 掌握概率论的基础，能够帮助我们更好地理解数据背后的随机性，以及在不确定环境中做出更理性的判断。 五、 统计推断：从样本到总体的智慧飞跃 大多数情况下，我们无法获取总体数据的全部信息，只能通过对样本数据的分析来推断总体的特征。统计推断是本书的重点，也是统计学最强大的应用领域之一。 参数估计： 学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数，例如总体的均值、比例等。我们将介绍点估计和区间估计，特别是置信区间的概念。置信区间能够告诉我们，以一定的置信水平，总体的真实参数可能落在哪一个范围内，这比一个单一的点估计更能体现不确定性。 假设检验： 学习如何根据样本数据来检验关于总体的某种假设。我们将介绍零假设和备择假设的概念，以及如何通过p值来判断是否拒绝零假设。从最基本的t检验、z检验，到卡方检验，本书将逐步引导读者掌握不同场景下的假设检验方法。这些方法在科学研究、产品质量控制、医学诊断等领域有着广泛的应用。 统计推断是统计学中最具挑战性但也最有价值的部分。通过掌握这些方法，读者将能够利用有限的信息，做出关于更广阔世界的科学判断。 六、 回归分析：揭示变量之间的数量关系 在许多应用场景中，我们不仅关心变量之间的关系，还希望量化这种关系，并用模型来预测。回归分析便是实现这一目标的强大工具。 简单线性回归： 学习如何建立一个描述两个变量之间线性关系的回归模型。我们将介绍最小二乘法，以及如何解释回归方程中的截距和斜率。例如，我们可以建立一个模型来预测房屋价格与面积之间的关系。 多元线性回归： 随着分析的深入，我们通常需要考虑多个自变量对因变量的影响。本书将介绍如何构建多元线性回归模型，以及如何理解和检验多个自变量的系数。这能够帮助我们更全面地分析影响因素。 相关性分析： 在回归分析之前，了解变量之间的相关程度也很重要。我们将介绍相关系数，它能够量化两个变量之间线性关系的强度和方向。 通过回归分析，我们能够深入理解变量之间的内在联系，并将其应用于预测与决策。 七、 非参数统计与方差分析：拓展分析的边界 当数据不满足参数统计的某些假设条件时，非参数统计方法便显得尤为重要。本书将适时介绍一些常用的非参数检验方法，例如秩和检验等，为读者提供更广泛的分析工具。 此外，对于需要比较多个组的均值是否存在显著差异的情况，方差分析（ANOVA）是一种非常有效的统计方法。本书将介绍单因素方差分析和多因素方差分析的基本原理与应用，帮助读者理解如何科学地比较不同处理或分组的效果。 八、 统计软件的应用：让分析更高效 在现代统计实践中，统计软件的应用是必不可少的。本书将结合实际操作，介绍如何利用主流的统计软件（如R、Python中的统计库）来完成数据处理、图表绘制、参数估计和假设检验等操作。通过实践，读者将能够更高效地运用统计学知识解决实际问题。 结语 《统计学基础（第四版）》是一本旨在赋能读者的书。它不仅仅是教授方法，更是培养一种数据驱动的思维模式。希望通过本书的学习，读者能够： 培养批判性思维： 能够辨别信息中的统计误导，不被虚假的数据所迷惑。 提升决策能力： 能够基于数据和严谨的统计分析，做出更明智、更理性的决策。 增强解决问题的能力： 能够将统计学的思想和工具，应用于解决工作和生活中的各种挑战。 数据是未来的语言，统计学是解读这门语言的基石。愿本书成为您探索数据世界、洞察规律、实现价值的忠实伙伴。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对统计学一直是敬而远之的，总觉得它跟“数学”一样，是那些“聪明人”的专属领域。《统计学基础(第4版)》彻底改变了我的看法！这本书的写作风格非常独特，它没有那种高高在上的学术腔调，而是充满了生活气息和人文关怀。作者在讲解每个统计概念时，都会穿插一些引人入胜的小故事，或者提出一些发人深省的问题，让我觉得统计学并不是冰冷的数字，而是与我们生活息息相关的智慧。我最喜欢的是书中对“数据收集”和“样本偏差”的讨论，作者用非常通俗易懂的例子，揭示了看似微小的误差可能带来的巨大影响，这让我对如何解读和使用数据有了全新的认识。另外，本书在介绍抽样调查和实验设计时，也十分注重伦理和实际操作层面的考量，这对于培养一个负责任的数据分析者来说非常重要。读这本书的过程中，我没有感受到丝毫的枯燥和压力，反而充满了探索的乐趣，感觉自己像是在和一个经验丰富的导师一起，愉快地解开统计学的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望提升数据分析能力的研究者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理统计学脉络的教材。《统计学基础(第4版)》无疑满足了我的需求，甚至超出了我的预期。本书的体系结构非常清晰，从最基础的描述性统计，到推断性统计的核心——抽样分布和参数估计，再到各种检验方法和回归分析，层层递进，逻辑严谨。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，大量引用了现实世界中的统计数据和研究案例，这使得原本抽象的统计概念变得生动具体。我尤其欣赏本书在参数估计部分的讲解，作者并没有停留在公式层面，而是深入剖析了置信区间的含义，以及它如何帮助我们量化统计推断的不确定性。此外，本书在讲解不同统计检验方法时，都详细阐述了其适用条件、假设以及结果的解读，这对于避免误用和滥用统计方法至关重要。本书的语言严谨而不失流畅，即使是面对一些复杂的概念，也能通过作者的清晰阐释而豁然开朗。对我而言，这本书不仅是一本教科书，更是一次关于数据思维的深度探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的！长期以来，我一直被数据分析中的各种统计方法困扰，尤其是在实际操作层面，总觉得理论知识与实际应用脱节。然而，《统计学基础(第4版)》完全打破了这种僵局。作者在讲解过程中，没有一开始就抛出艰深的数学推导，而是从“为什么需要这个方法”入手，深入浅出地阐述了各种统计工具的产生背景和核心思想。例如，在介绍假设检验时，作者没有直接给出一个模板，而是通过一个“是否有效”的实际问题，一步步引导读者理解P值、显著性水平等概念的意义，以及它们在决策过程中的关键作用。本书最大的亮点在于，它不仅仅是知识的传授，更是思维方式的培养。作者强调了统计学作为一门科学，其严谨的逻辑和批判性思维的重要性。在阅读过程中，我学会了如何从数据中提取有效信息，如何识别潜在的偏差，以及如何对统计结果进行恰当的解释。我特别喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，图表的设计直观且富有洞察力，帮助我更清晰地理解数据间的关系。这本书的实用性和启发性，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我耳目一新的统计学著作！作为一名希望在专业领域深入发展的人，我对统计学工具的掌握程度至关重要。《统计学基础(第4版)》在内容深度和广度上都做得相当出色。作者在讲解核心概念时，逻辑清晰，循序渐进，能够帮助读者建立起扎实的理论基础。我尤其欣赏书中对于“多重比较”和“方差分析”等进阶主题的处理，作者在保证严谨性的同时，也尽量用直观的方式来解释这些相对复杂的统计方法，让我能够理解它们在实际研究中的应用价值。此外，本书的案例 selection 非常具有代表性，涵盖了社会科学、自然科学和商业等多个领域，这有助于我理解统计学在不同学科中的普适性和重要性。我特别喜欢书中对统计软件的应用提示，虽然本书侧重理论，但作者并没有回避工具的重要性，而是适时地给出了一些关于实际操作的指导。整体而言，这本书的学术价值和实用价值都非常高，是统计学入门和进阶的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了前所未有的启发！我一直对数据分析和量化研究抱有浓厚的兴趣，但总感觉在概念理解和实际应用之间隔着一层纱。翻开《统计学基础(第4版)》，我惊喜地发现，那些曾经让我望而却步的统计学理论，在作者的笔下变得生动有趣，易于消化。作者没有直接堆砌枯燥的公式和定理，而是巧妙地通过大量贴近生活的案例，将抽象的概念具象化。比如，在讲解概率分布时，书中引入了掷骰子、抽奖等生动场景，让我能直观地感受到不同分布的特点和适用范围。而在回归分析的部分，作者更是通过分析房价与面积的关系，清晰地展示了如何利用模型来预测和解释现象。更令我赞赏的是，本书的语言风格非常亲切，如同老朋友在耐心讲解，避免了学术术语的过度堆砌，即使是初学者也能轻松跟上思路。我尤其喜欢作者在每章末尾设置的“思考与实践”环节，这些问题不仅巩固了所学知识，还引导我主动去探索和应用，极大地提升了我的学习主动性。读完本书，我感觉自己对统计学的信心倍增，迫不及待地想将这些知识运用到我的实际工作中。